很多时候我们会面临一个问题，即外网的带宽是有限的，虽然未来有扩容的可能，但是短时间内也不能直接扩容，而测试本身是无限的。因此，如果不能够在内网下直接发包进行测试，那由于带宽限制打不到较大的压力，对于一些容器的测试很可能就达不到效果。
Gatling 基于 Scala 开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
Gatling是一款功能强大的负载测试工具，它为易于使用，高可维护性和高性能而设计。
Gatling基于Scala开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
Gatling 是一个开源的基于 Scala、Akka、Netty 实现的高性能压测框架，较之其他基于线程实现的压测框架，Gatling 基于 AKKA Actor 模型实现，请求由事件驱动，在系统资源消耗上低于其他压测框架（如内存、连接池等），使得单台施压机可以模拟更多的用户。此外，Gatling 提供了一套简单高效的 DSL（领域特定语言）方便我们编排业务场景，同时也具备流量控制、压力控制的能力并提供了良好的压测报告，所以有赞选择在 Gatling 基础上扩展分布式能力，开发了自己的全链路压测引擎 MAXIM。全链路压测中我们主要模拟用户实际使用场景，使用 HTTP 接口作为压测入口，但有赞目前后端服务中 Dubbo 应用比重越来越高，如果可以知道 Dubbo 应用单机水位将对我们把控系统后端服务能力大有裨益。基于 Gatling 的优势和在有赞的使用基础，我们扩展 Gatling 开发了 gatling-dubbo 压测插件。
Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，它主要用于对服务器进行负载等测试，并分析和测量服务器的各种性能指标。目前仅支持http协议，可以用来测试web应用程序和RESTful服务。
6、输入：com.klicen # groupid 组名，一般为XX.XX 第一个XX为域com、cn、org等，第二个XX为公司名称
大家接触过形形色色的压力测试工具，例如lr,jmeter各有各的优点，那么最近在做接口测试中涉及到压力测试，小弟就看到一个好用的工具俗称“加特林”英文Gatling,就简单研究一番，今天为大家分享一下。 Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，它主要用于对服务器进行负载等测试，并分析和测量服务器的各种性能指标。目前仅支持http协议，可以用来测试web应用程序和RESTful服务 官网：https://gatling.io/ 优点： 1.gatling和其他压力工具相比有个好处是
Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，同时也是一款功能强大的负载测试工具，它为易于使用，高可维护性和高性能而设计。开箱即用，Gatling由于对HTTP协议的出色支持，使其成为负载测试任何HTTP服务器的首选工具。官方地址：https://gatling.io/get-started/。
本文来源：https://blog.csdn.net/get_set/article/details/79492439
Gatling作为一款开源免费的性能测试工具越来越受到广大程序员的欢迎。免费当然是好的，最缺钱的就是程序员了;开源更好啊，缺啥功能、想做定制化的可以自己动手，丰衣足食。其实我最喜欢的原因是其提供了简洁强大的API，原生支持命令行运行，不像JMeter那样需要在界面上点来点去。另外其出色的扩展API和轻量级的HTML报表都值得让人称道。
摘要：Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实时的方式存储，搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计，但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景，索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程，以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实
我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后，它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞，吸引力使我不得不飞向它，以至于开始背离Java。固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色，却是望眼欲穿，千呼万唤始出来。而Scala程序员，却早就在享受lambda、高阶函数、trait、隐式转换等带来的福利了。 Java像是一头史前巨兽，它在OO的方向上几乎走到了极致，硬将它拉入FP阵营，确乎有些强人所难了。而Scala则不，因为它的诞生就是OO与FP的混血儿——完美的基因融合。 “Obj
【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控，随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中，我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标，然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能，以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后，我们将看看用于提升Java应用程序性能的JVM调优技巧和架构调整。
作者 | Eugen Paraschiv 翻译 | 雁惊寒 【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控，随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中，我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标，然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能，以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后，我们将看
在这篇文章中，我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标，然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能，以及确定性能瓶颈。
大家好，今天我们要聊聊的是一个开源的性能测试工具——Locust。它允许我们使用 Python 编写性能测试脚本，这使得测试脚本的编写变得非常灵活和强大。Locust 的设计理念是模拟用户的行为，而不仅仅是模拟 HTTP 请求，这使得它在性能测试领域中独树一帜。
最近收到一项任务，就是对比主流开源性能测试框架，我搜了一些，列出来JMeter、k6、Gatling、siege、ngrinder、locust以及FunTester。
摘要：本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控，随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter，以及其他小众一些的工具，如Locust、Ngrinder、Gatling等等，那么你们知道这些工具有什么不同吗？为什么有的工具能模拟数千上几万的并发，有的工具单机只能模拟一两千的并发，这其中的原因是什么呢？那么这节课我就来告诉大家，你所不了解性能测试工具的一面：并发模式。
之前写了两篇文章分享自己对几种性能测试框架的测试：性能测试框架对比初探、性能框架哪家强—JMeter、K6、locust、FunTester横向对比。
从2013年，每年都要下载gatling的版本试使用一下，看看其特性，今天事2019年第一次看gatling，发现gatling终于走上企业级应用了，终于走上商用了，意味着从此在通用性能测试领域有了新的选择。
一年以前，有赞准备在双十一到来之前对系统进行一次性能摸底，以便提前发现并解决系统潜在性能问题，好让系统在双十一期间可以从容应对剧增的流量。工欲善其事，必先利其器，我们拿什么工具来压测呢？我们做了很多前期调研和论证，最终决定基于 Gatling 开发有赞自己的分布式全链路压测引擎 —— MAXIM。一年多来，我们使用 Maxim 对系统做了很多次的性能压测，在提升系统性能、稳定性的同时，也得益于历次压测的实践经验逐步改进 Maxim。
基准测试这个单词在工作中相信大家都经常会遇到，在我刚开始工作的时候，看一些文档的时候老是会碰见基准测试，当初以为基准测试就是简单的性能测试。但是随着后面的一些经验，发现基准测试并不是这么的简单，最近也在看一本书叫做《JAVA性能权威指南》，其中也介绍了基准测试相关的一些东西，大家有兴趣的下来也可以去看下，于是我在这这里简单的聊一下基准测试相关的一些东西。
会话Session代表的是客户端与服务器的一次交互过程，这个过程可以是连续也可以是时断时续的。曾经的Servlet时代（jsp）），一旦用户与服务端交互，服务器tomcat就会为用户创建一个session，同时前端会有一个jsessionid，每次交互都会携带。如此一来，服务器只要在接到用户请求时候，就可以拿到jsessionid，并根据这个ID在内存中找到对应的会话session，当拿到session会话后，那么我们就可以操作会话了。会话存活期间，我们就能认为用户一直处于正在使用着网站的状态，一旦session超期过时，那么就可以认为用户已经离开网站，停止交互了。用户的身份信息，我们也是通过session来判断的，在session中可以保存不同用户的信息。session的使用之前在单体部分演示过，代码如下∶
标题中的 “传统Web应用” 这一说法并没有什么官方定义，只是为了与“现代化Web应用”做比较而自拟的一个概念。 所谓“现代化Web应用”指的是那些基于分布式架构思想设计的，面向多个端提供稳定可靠的高可用服务，并且在需要时能够横向扩展的Web应用。相对而言，传统Web应用则主要是直接面向PC用户的Web应用程序，采用单体架构较多，也可能在内部采用SOA的分布式运算技术。 一直以来，传统Web应用为构成互联网发挥了重要作用。因此传统Web应用中的身份验证技术经过几代的发展，已经解决了不少实际问题，并最终
背景 项目的目标是为客户交付一个ToC的APP，其后端是基于RESTful的微服务架构，同时后端还采用了Protobuf协议来提高传输效率。在最终上线之前，我们需要执行性能测试以确定系统在正常和预期峰值负载条件下的表现，从而识别应用程序的最大运行容量以及存在的瓶颈，并针对性能问题进行优化以提升用户体验。 性能测试是一个较为复杂的任务，包括确定性能测试目标，工具选择，脚本开发，CI集成，结果分析，性能调优等过程，需要QA，Dev，Devops协力合作。本文将对这一系列过程进行详细描述。 为什么选择k6 在得知
Cookie 和 Session 是 Web 应用程序中用于保持用户状态的两种常见机制，它们之间既有联系也有区别。
最近在学习scala,关于scala的安装并配置环境变量的问题,小伙伴们感兴趣的可以去看看window端安装scala教程。
在设计 Web 应用程序时，为本地浏览器选择合适的存储机制至关重要， 一个好的存储引擎可以确保可靠地保存信息，减少带宽，提高响应能力。正确的存储缓存策略是实现离线移动 Web 体验的核心构建块，同时也大大的提高了用户体验。
读书与实践是获取知识的主要渠道，学习的权力只掌握在每个人自己手中，让学习成为一种生活的习惯，这比任何名牌大学的校徽重要得多！
截至本篇，Scala入门系列即将告一段落，先后用7篇文章将Scala语言的四梁八柱进行了简要介绍，虽然阅读量相较于其他文章更为惨淡，但相信对于有一定编程语言基础又想快速入门Scala的读者来说还是会有一定收获和借鉴的。
网络安全已成为每个企业都面临的关键问题。几乎每天都有关于黑客如何窃取公司数据的头条新闻。为了开发安全的软件并远离头条新闻，企业需要解决各种安全问题，包括硬件的物理安全性、传输和静态数据加密、身份验证、访问授权以及修补软件漏洞的策略，等等。无论你使用的是单体还是微服务架构，大多数问题都是相同的。本文重点介绍微服务架构如何影响应用程序级别的安全性。
网络安全已成为每个企业都面临的关键问题。几乎每天都有关于黑客如何窃取公司数据的头条新闻。
导读：网络安全已成为每个企业都面临的关键问题。几乎每天都有关于黑客如何窃取公司数据的头条新闻。为了开发安全的软件并远离头条新闻，企业需要解决各种安全问题，包括硬件的物理安全性、传输和静态数据加密、身份验证、访问授权以及修补软件漏洞的策略，等等。无论你使用的是单体还是微服务架构，大多数问题都是相同的。本文重点介绍微服务架构如何影响应用程序级别的安全性。
HTTP 协议有 HTTP/1.0 版本和 HTTP/1.1 版本。HTTP1.1 默认保持长连接（HTTP persistent connection，也翻译为持久连接），数据传输完成了保持 TCP 连接不断开（不发 RST 包、不四次握手），等待在同域名下继续用这个通道传输数据；相反的就是短连接。
性能测试是指通过特定的方式，对被测系统按照一定策略施加压力，获取系统响应时间、TPS、吞吐量、资源利用率等性能指标，以保证生产系统满足用户需求。
在使用 Flask 框架实现功能接口的时候，前端点击按钮发送请求的请求方式和 form 表单提交给后端的数据，后端都是通过 Flask 中的 request 对象来获取的。
如果您要花费时间和精力进行性能测试，则很可能会在意从中获得的结果。您将依靠这些结果，因此您将不得不依靠该工具。因此，必须确保该工具是您可以信任的工具。据说开源工具不是很值得信赖。我和我的同事花费了大量时间来分析和对比从不同工具获得的结果。如今，在进行一些挖掘之后，我们最信任的两个负载测试是JMeter和Gatling。为了比较不同条件下的结果，我们甚至对两者进行了相同的测试。在那些测试中，我们还比较了不同的指标，以查看它们是否正确相关。例如，服务器接收的字节数和工具报告中显示的字节数或连接数等。
前后端分离很多接口会暴露在公网上，为了防止用户直接请求，或者被别有用心的人使用通常开发者会为登录后的用户签发一个token，客户端在发起请求的时候携带，后台确认请求者的身份判断是否执行
千呼万唤始出来。自从官方在2020-01-20发布了其2020年的Roadmap后，我便持续关注着、期待着JetBrains IntelliJ IDEA在“新10年”的首个版本的发布。这不，就在昨天(2020-04-09)发布了其“新10年”的首个版本：IntelliJ IDEA 2020.1。按照国际惯例，作为大版本号的升级，一般都会“搞点事情”，而事实确实如此（包括了支持中文哦）。
最近在MAUI项目中碰到了大文件下载方面的需求，要求可以实现显示下载进度、暂停、继续下载等，在开发过程中也是碰到了不少问题，所以在此简单分享使用MAUI在IOS上完成下载功能的经验，也希望大家少踩坑。文章中如有不妥的地方，也请多多指教。
在高层次上，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。 Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。 RDD 是通过从 Hadoop 文件系统（或任何其他 Hadoop 支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的 Scala 集合开始并对其进行转换来创建的。 用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。
4.4 共享变量 一般来说，当一个被传递给Spark操作（例如，Map和Reduce）的函数在一个远程集群上运行时，该函数实际上操作的是它用到的所有变量的独立副本。 这些变量会被复制到每一台机器，在远程机器上对变量的所有更新都不会传回主驱动程序。默认来说，当Spark以多个Task在不同的Worker上并发运行一个函数时，它传递每一个变量的副本并缓存在Worker上，用于每一个独立Task运行的函数中。 有时，我们需要变量能够在任务中共享，或者在任务与驱动程序之间共享。 而Spark提供两种模式的共享变量
在说HTTPS之前先说说什么是HTTP，HTTP就是我们平时浏览网页时候使用的一种协议。HTTP协议传输的数据都是未加密的，也就是明文的，因此使用HTTP协议传输隐私信息非常不安全。为了保证这些隐私数据能加密传输，于是网景公司设计了SSL（Secure Sockets Layer）协议用于对HTTP协议传输的数据进行加密，从而就诞生了HTTPS。SSL目前的版本是3.0，被IETF（Internet Engineering Task Force）定义在RFC 6101中，之后IETF对SSL 3.0进行了升级，于是出现了TLS（Transport Layer Security） 1.0，定义在RFC 2246。实际上我们现在的HTTPS都是用的TLS协议，但是由于SSL出现的时间比较早，并且依旧被现在浏览器所支持，因此SSL依然是HTTPS的代名词，但无论是TLS还是SSL都是上个世纪的事情，SSL最后一个版本是3.0，今后TLS将会继承SSL优良血统继续为我们进行加密服务。目前TLS的版本是1.2。
上一篇《Dubbo压测插件的实现——基于Gatling》中，我们介绍了基于 Dubbo 泛化调用实现的 Gatling Dubbo 压测插件，使用泛化调用发起 Dubbo 压测请求，consumer 端不需要拿到 provider 端的 API 包，使用上很便利，但是众所周知，Dubbo 泛化调用的性能不如普通 API 调用，虽然可以优化并使之达到与普通 API 调用相近的性能，但仍存在一些局限性。生产中除了网关等特殊应用外，一般很少使用泛化调用，如果以泛化调用的性能来表征生产中普通 API 调用的性能，其压测结论很难令人信服。做压测的时候，一般要求各种条件如环境等都尽可能保持一致。所以，我们又开发了基于普通 API 调用的 Gatling Dubbo 压测插件，即 gatling-dubbo2.0。此外，依托于 Gatling 强大的基础能力， gatling-dubbo2.0 相比于 Jmeter 还存在以下几方面的优势：
Scala中if/else 语法结构和java，C++一样，不过，在Scala中if/else表达式有值，这个值就是跟在if或者else之后的表达式的值，例如：
为了方便学习，可以检出 https://github.com/peacetrue/learn-jmeter 资源库，里面有一些具体的测试计划文件（后缀为 jmx），可以直接导入后运行：
本文介绍ASP.NET中的会话。不同类型的Session及其配置。还介绍Web Farm上的会话，Load Balancer和Web Garden场景。我还介绍了实时生产环境中会话行为的细节。希望您能喜欢这篇文章并提供宝贵的建议和反馈。
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